煤制烯烃关键动设备智能预警与健康管理系统研究

　　

煤制烯烃工艺里关键动设备故障和维修成本高，传统的维护方式也挺被动，本文针对这些问题开展基于智能预警与健康管理的研究。采集压缩机、大型泵类等关键动设备运行工况的数据并分析，构建起基于大数据和人工智能的设备故障预测模型。先建立煤制烯烃工艺里设备状态评估指标体系，涵盖振动特征、温度变化、压力波动等多维参数，然后用深度学习算法来识别和分类设备异常工况，再用时序预测模型对潜在故障提前预警，最后设计健康管理决策支持系统以实现设备全生命周期的状态监测、故障诊断以及维护决策优化。在某大型煤化工企业实际应用这个系统发现，智能预警系统能提前24到72小时预测设备潜在故障且准确率超90%，健康管理系统的推行使关键动设备计划外停机时间减少了42%、维护成本降低了大概23%且设备可用率提高到了98.5%。这一研究成果给煤制烯烃行业安全生产提供技术支撑，在推动化工行业智能化转型方面有着重要的理论和实践意义。

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